Rancang Bangun Sistem Pakar Deteksi Penyakit Kanker pada Wanita Berbasis Wap pada Perangkat Mobile
26
Jurnal Masyarakat Informatika, Volume 3, Nomor 6, ISSN 2086 – 4930
Basis pengetahuan Fakta dan aturan
Knowledge Engineer
Antarmuka Interface
Aksi yang direkomendasikan
Mesin inferensi Workplace
Perbaikan Pengetahuan
Fasilitas Penjelasan
user
Pakar Fakta
kejadian
Akuisisi Pengetahuan
kasus kanker baru setiap tahunnya, atau sebanyaknya 1.600 orang per hari, dan satu dari
lima orang Amerika meninggal karena kanker [3]. Umumnya penderita kanker yang datang
memeriksakan diri ke dokter, sudah dalam stadium lanjut, sehingga pengobatannya menjadi
sangat sulit, apalagi bila sudah menyebar. Berdasarkan hal tersebut maka dirancanglah
sebuah sistem pakar yang mampu mendeteksi penyakit kanker pada wanita
Diharapkan dengan adanya sistem ini, mampu
memberikan kontribusi
untuk mengurangi
angka kematian
perempuan terhadap bahaya penyakit kanker, yang dalam
hal ini adalah penyakit kanker serviks kanker mulutleher rahim, kanker ovarium kanker
indung telur dan kanker payudara.
Penyampaian informasi dalam sistem ini dilakukan
menggunakan perangkat
mobile dengan meminta request dari user. Request
tersebut akan diproses dalam sistem, kemudian hasilnya akan dikirim lagi ke user dengan
ditampilkan pada layar perangkat mobile.
II. LANDASAN TEORI
2.1. Sistem Pakar
Sistem pakar merupakan salah satu cabang ilmu dari Kecerdasan Buatan. Kecerdasan
Buatan adalah suatu ilmu yang mempelajari cara membuat komputer melakukan sesuatu seperti
yang dilakukan oleh manusia [4]. Kecerdasan Buatan merupakan kawasan penelitian, aplikasi
dan instruksi yang terkait dengan pemrograman komputer untuk melakukan sesuatu hal – yang
dalam pandangan manusia adalah – cerdas.
Sistem pakar adalah sistem berbasis komputer yang menggunakan pengetahuan,
fakta, dan teknik penalaran dalam memecahkan masalah yang biasanya hanya dapat dipecahkan
oleh seorang pakar dalam bidang tersebut [4].
Sistem pakar merupakan cabang dari Kecerdasan Buatan yang membuat penggunaan
secara luas knowledge yang khusus untuk penyelesaian masalah tingkat manusia yang
pakar [1]. Seorang pakar adalah orang yang mempunyai keahlian dalam bidang tertentu.
Adapun ciri-ciri Sistem pakar [4] adalah sebagai berikut :
1. Terbatas pada bidang keahlian yang spesifik.
2. Dapat memberikan penalaran untuk data- data yang tidak lengkap atau tidak pasti.
3. Dapat mengemukakan rangkaian alasan- alasan yang diberikan dengan cara yang
dapat dipahami. 4. Berdasarkan rule atau kaidah tertentu.
5. Dirancang untuk dikembangkan secara bertahap.
6. Keluaran bersifat anjuran atau nasehat. 7. Keluaran tergantung dari dialog dengan
user.
2.2. Arsitektur Sistem Pakar
Sistem pakar disusun oleh dua bagian utama, yaitu lingkungan pengembangan dan
lingkungan konsultasi.
Lingkungan pengembangan digunakan untuk memasukkan
pengetahuan pakar ke dalam lingkungan Sistem pakar,
sedangkan lingkungan
konsultasi digunakan
pengguna bukan
pakar untuk
memperoleh pengetahuan pakar, lihat Gambar 1.
Lingkungan Konsultasi Lingkungan Pengembangan
Gambar 1. Arsitektur Sistem Pakar [6]
2.3.
Metode
Inferensi Dalam Sistem Pakar
Metode Inferensi dalam sistem pakar adalah bagian yang menyediakan mekanisme
fungsi berfikir dan pola-pola penalaran sistem yang digunakan oleh seorang pakar.
a. . Runut Maju Forward Chaining Forward Chaining berarti menggunakan
himpunan aturan kondisi-aksi. Dalam metode ini data digunakan untuk menentukan aturan mana
Yafi, Helmie Arif Wibawa, Eko Adi Sarwoko
Jurnal Masyarakat Informatika, Volume 3, Nomor 6, ISSN 2086 – 4930
27
DATA DATA
ATURAN ATURAN
KESIMPULAN KESIMPULAN
A = 1 B = 2
A = 1 B = 2
JIKA A = 1 DAN B = 2 MAKA C = 3
JIKA C = 3 MAKA D = 4 JIKA A = 1 DAN B = 2
MAKA C = 3 JIKA C = 3 MAKA D = 4
D = 4 D = 4
SUBTUJUAN SUBTUJUAN
ATURAN ATURAN
TUJUAN TUJUAN
A = 1 B = 2
A = 1 B = 2
JIKA A = 1 DAN B = 2 MAKA C = 3
JIKA C = 3 MAKA D = 4 JIKA A = 1 DAN B = 2
MAKA C = 3 JIKA C = 3 MAKA D = 4
D = 4 D = 4
yang akan dijalankan, kemudian aturan tersebut dijalankan. Proses menambahkan data ke
memori kerja. Proses diulang sampai ditemukan suat hasil.
Gambar 2 berikut ini menunjukkan bagaimana cara kerja metode inferensi forward
chaining.
Gambar 2. Forward Chaining
Metode inferensi forward chaining cocok digunakan
untuk menangani
masalah pengendalian
controlling dan
peramalan prognosis.
Berikut adalah contoh inferensi dengan menggunakan metode forward chaining :
JIKA penderita terkena
penyakit epilepsi ideopatik dengan CF
antara 0,4 sd 0,6 MAKA berikan obat carbamazepine
b. . Runut Balik Backward Chaining Backward Chaining merupakan metode
penalaran kebalikan dari forward chaining. Dalam backward chaining, penalaran dimulai
dengan tujuan merunut balik ke jalur yang akan mengarahkan ke tujuan.
Gambar 3 berikut ini menunjukkan bagaimana cara kerja metode inferensi backward
chaining.
Gambar 3. Backward Chaining
Backward chaining disebut juga sebagai goal-driven reasoning, merupakan cara yang
efisien untuk memecahkan masalah yang dimodelkan
sebagai masalah
pemilihan terstruktur. Tujuan dari inferensi ini adalah
mengambil pilihan
terbaik dari
banyak kemungkinan.
Metode inferensi
backward chaining
ini cocok
digunakan untuk
memecahkan masalah diagnosis. Berikut ini adalah contoh inferensi dengan
menggunakan metode backward chaining : Aturan 1 :
Mengalami epilepsi ideopatik lokal dengan certainty factor : 0,63
JIKA tipe sawan parsial sederhana DAN EEG
menunjukkan adanya
fokus DAN penyebabnya tidak diketahui
Aturan 2 : Mengalami tipe sawan parsial sederhana
dengan certainty factor : 0,63
JIKA mengalami motorik fokal yang menjalar atau tanpa menjalar
ATAU gerakan versif, kepala dan leher menengok ke suatu
sisi ATAU gejala sensorik fokal menjalar
atau sensorik khusus berupa halusinasi sederhana
2.4. WAP